package com.atguigu.day05;

import org.apache.flink.api.common.eventtime.SerializableTimestampAssigner;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.time.Duration;

// 水位线测试
public class Example8 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment
                .getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        // a 1
        // a 2
        env
                .socketTextStream("localhost", 9999)
                .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
                    @Override
                    public Tuple2<String, Long> map(String value) throws Exception {
                        String[] arr = value.split(" ");
                        return Tuple2.of(
                                arr[0], // key
                                // 将秒级时间戳转换成毫秒级时间戳
                                Long.parseLong(arr[1]) * 1000L // 事件时间，毫秒级时间戳
                        );
                    }
                })
                // 在map输出的流中插入水位线
                // flink默认每隔200毫秒的机器时间向流中插入一个水位线
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                // 注意泛型的位置，泛型是map输出的数据流的事件的类型
                                .<Tuple2<String, Long>>forBoundedOutOfOrderness(
                                        // 设置最大延迟时间是0秒钟
                                        Duration.ofSeconds(0)
                                )
                                // 用来告诉flink，事件的哪一个字段是时间戳
                                // 水位线 = 观察到的事件所包含的最大时间戳 - 最大延迟时间 - 1毫秒
                                // 如果不告诉flink哪一个字段是时间戳
                                // flink如何观察最大的时间戳呢？
                                .withTimestampAssigner(
                                        new SerializableTimestampAssigner<Tuple2<String, Long>>() {
                                            @Override
                                            public long extractTimestamp(Tuple2<String, Long> element, long recordTimestamp) {
                                                // 告诉flink，f1字段是时间戳
                                                return element.f1;
                                            }
                                        }
                                )
                )
                .keyBy(r -> r.f0)
                .process(new KeyedProcessFunction<String, Tuple2<String, Long>, String>() {
                    @Override
                    public void processElement(Tuple2<String, Long> value, Context ctx, Collector<String> out) throws Exception {
                        out.collect(
                                "到达的数据是：" + value + "，当前水位线是：" +
                                        "" + ctx.timerService().currentWatermark()
                        );

                        if (value.f1 < ctx.timerService().currentWatermark()) {
                            out.collect("数据：" + value + "是迟到数据");
                        } else {
                            out.collect("数据：" + value + "没有迟到");
                        }
                    }
                })
                .print();

        env.execute();
    }
}
